GoogleのNotebookLMに「データテーブル」機能が登場。複数ソースからAIが自動で情報を表形式に整理し、分析・比較が高速化。スプレッドシートとの連携も可能となり、資料整理時間を大幅短縮できる。
<管理部の視点から>
社内資料や契約書、財務データの比較整理が格段に楽になる可能性あり。一方でAI抽出結果の正確性をチェックする内部プロセス設計が欠かせない。※経理・総務
https://note.com/eiji71/n/nabc1a2ebde74
ISAOの管理部門のAI導入事例
AIは、こうした小さな「動かない」でつまずきます。ISAOは、その先——実際の業務に
AIを乗せて回すところまでを、お客様の管理部門と一緒に進めています。
月次決算の工数を50%以上削減|東証グロース上場企業A社
少人数の経理財務部門で、決算業務を1本ずつAI化。外注に頼らず社内で決算を完結
できる体制をつくりました。(Claude Cowork/Microsoft 365 Copilot)
全社でAIを使わない日がない状態へ|医薬品・上場準備企業
ツールを配って終わりにせず、顧問として伴走。安全に使える環境の整備から
リテラシー向上まで。G検定の合格率は100%。
収益認識の判定をAIエージェント化|創薬支援CRO
月100件を超える契約の収益認識判定を、監査証跡を保ったままAIがドラフト。
ドラフト・レビュー工数を75%以上削減しました。
「AI管理部長」を数年かけて共同研究|東証上場のIT企業
管理部門の業務をAIが担う仕組みを研究。汎用LLMで足りる部分と、自社で作り込む
べき部分の線引きを実務で検証しています。
